문단 (context)
의사결정 나무는 의사결정규칙을 나무구조로 도표화하여 관심의 대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측하는데 널리 쓰이는 데이터마이닝 기법으로, 적용결과에 의해 규칙을 명확하게 나타낸다. 이렇게 도출된 결과규칙은 말로 표현되어 이해하기 쉽고 데이터베이스 수행언어로 표현되어 특정한 범주에 들어오는 기록들의 검색을 가능하게 하므로 분류나 예측 이외에 결정을 내리게 되는데 대한 이유를 설명하는 능력이 절대적일 수 있다. 의사결정나무 사용의 가장 큰 장점은 이해하기 쉬운 규칙을 생성시켜주고, 특정한 분류나 예측에 대한 설명이 비교적 쉬우며, 일반적인 규칙에 근거한 영역을 만들어주어 분류작업이 용이하고 가장 좋은 변수를 명확히 알아낼 수 있다. 의사결정나무 중에는 대화식(Interactive) 모드가 있는데 이것은 사용자가 의도하는 변수를 예측 모형에 넣어 볼 수 있는 것으로 현장업무에 대한 경험을 바탕으로 좀 더 현실성 있는 방안을 지원할 수 있는 방법이다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 964697 | 집단을 몇 개의 소집단으로 예측하거나 분류하는데 널리 쓰이는 데이터마이닝 기법은 무엇인가 | 가능 | 의사결정 나무 |
| 964698 | 몇 개의 소집단으로 집단을 짐작하거나 분류하는데 광범위하게 쓰이는 데이터마이닝 기법은 뭐야 | 가능 | 의사결정 나무 |
| 964699 | 몇 개의 소집단으로 집단을 구별하거나 예측하는데 널리 쓰이는 데이터마이닝 기법은 뭐지 | 가능 | 의사결정 나무 |
| 964700 | 정부를 몇 개의 부처로 구성하거나 분류하는데 널리 쓰이는 데이터마이닝 기법은 뭐니 | 불가 | 의사결정 나무 |